还抱着“越大越好”的ai模型不放?华尔街投行巴克莱最新研报给出了一个颠覆性的预测: ai行业正经历一场“巨变”(big shift),“推理模型”和“agent”将成为新时代的弄潮儿,而“大力出奇迹”的传统大模型,可能很快就要过气了!
这场变革的核心,是ai模型从“死记硬背”到“举一反三”的进化。过去,我们追求更大的模型、更多的参数、更海量的训练数据,坚信“量变产生质变”。但现在,巴克莱指出,这条路可能已经走到了尽头。
算力无底洞、成本高企、收益却难以匹配……传统大模型的“军备竞赛”让众多科技巨头苦不堪言。更要命的是,用户真的需要那么“大”的模型吗?在许多场景下,一个更“聪明”、更会推理的小模型,反而能提供更精准、更高效的服务。
这究竟是怎么回事?对于投资者来说,这场ai巨变又意味着什么?
“推理”时代降临,小模型也能办大事!
巴克莱在报告中指出,ai行业正在发生一系列重大转变:
简单来说,ai模型不再一味追求“大”,而是更注重“巧”。通过引入“推理”能力,模型可以在处理任务时进行多步思考、反复验证,从而得到更准确的结果。
这种“链式思考”(chain-of-thought,cot)模式,让ai模型更像一个“专家”,而不是一个“书呆子”。更重要的是,它还实现了成本与收益的更好匹配:任务越复杂,需要的算力越多,反之亦然。
巴克莱指出,像openai的o1、o3模型,以及deepseek的r1模型,都已经在实践中证明了推理模型的强大潜力。它们不仅在多个基准测试中超越了传统大模型,而且训练成本更低、推理效率更高。
agent崛起:ai应用的新范式
除了推理模型,巴克莱还强调了agent在ai应用层面的重要性。agent可以理解为一种更智能、更自主的ai应用,它不仅能回答问题,还能执行任务、完成交易。
如果说聊天机器人还停留在“对话”阶段,那么agent则已经开始“行动”。它们可以被应用于各种场景,如客户服务、金融分析、软件开发等,极大地提高了生产力和效率。
巴克莱预测,随着推理模型和agent技术的成熟,ai的应用将迎来爆发式增长。chatgpt用户数在短短两个月内增加了1亿,就是最好的证明。
“钱”景大不同:chinchilla缩放定律或将终结
这场ai巨变,对整个行业的“钱”景产生了深远影响。巴克莱提出了两种可能的情景:
在第二种情景下,巴克莱预测,到2028年,ai行业的总计算需求仍将高达1万亿美元,但远低于chinchilla缩放定律持续有效的情况。
更重要的是,推理成本将大幅下降。这意味着,科技巨头们不再需要为训练超大模型而“烧钱”,而是可以将更多资源投入到推理模型的优化和应用上。
算力缺口依旧巨大,推理芯片需求激增
尽管预训练缩放可能停滞,但巴克莱认为,ai行业的算力需求仍然巨大。即使在“停滞”情景下,到2028年,全球仍将面临2500亿exaflops的推理算力缺口。
这意味着,对推理芯片的需求将持续增长。巴克莱预计,到2028年,推理计算将占整个ai行业的50%以上。
开源ai崛起,但短期内难撼大局
巴克莱还关注到了开源ai的快速发展。像llama和deepseek这样的开源模型,正在吸引越来越多的开发者和用户。
然而,巴克莱认为,开源ai在短期内还不足以对整个行业产生重大影响。原因在于,微调或精简开源模型的成本相对较低,远不及训练一个像gpt-4.5或claude 4这样的大模型。
ai投资逻辑巨变:押注“效率”而非“规模”
那么,对于投资者来说,这场ai巨变意味着什么呢?巴克莱给出了明确的建议:
总之,无论ai行业走向何方,投资者都应该更加关注“效率”而非“规模”。那些能够以更低成本、更高效率提供ai服务的公司,将在未来的竞争中占据优势。
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